BERLIN. Alles wird zur Zahl. Sogar so unwahrscheinliche Dinge wie die Liebe. Ihre Vergänglichkeit zumindest lässt sich in Werten belegen. Wer bei Love Mathematically Alter und Dauer seiner früheren Partnerinnen eintippt, dem berechnet das Programm, wie lange seine jetzige Beziehung wohl noch anhalten wird.
Ein Professor aus Tel Aviv sagt voraus, welcher Musiker demnächst einen Superhit liefern wird. Dazu braucht er geografische Informationen zu den Musikdownloads: Ein starker Hinweis, dass die Geburt eines neuen Sterns kurz bevor steht, ist demnach eine frappierende Differenz zwischen dem großen Zuspruch, den er in seiner lokalen Umgebung erhält und dem geringen Interesse auf nationaler Ebene. Denn zuerst entdecken ihn die Leute, die ihn auf kleinen Bühnen in ihrer Nähe spielen sehen. Sie fangen an, massenhaft seine Musik herunterzuladen, während der Rest des Landes noch ahnungslos ist.
Was dahinter steckt, hört auf den Namen Algorithmus. Im Fall der Starprognosen ist es die sogenannte Kullback-Leiber-Divergenz, doch es gibt viele weitere. Eine Top Ten der bedeutendsten Algorithmen unserer Zeit findet sich im Web.
Der Suchmaschinenbetreiber Google hat auf solchen Formeln erst ein Geschäftsmodell errichtet und versucht nun, sie für Vorhersagen zu nutzen. Bei Google berechnet man bereits, welcher Mitarbeiter demnächst kündigen will. „So können wir in die Köpfe der Leute gucken, ehe sie selbst wissen, dass sie vielleicht gehen wollen“, zitiert das Wall Street Journal den Google Personalmanager Laszlo Bock.
Doch nicht nur in die Köpfe, auch in den Körper der Gesellschaft will Google schauen. Aus Suchanfragen ihrer Nutzer werden beispielsweise Prognosen zu Grippe-Verläufen oder Finanzkrisen erstellt. Wo häufig nach „Fieber“ oder „Kreditklemme“ gesucht wird, bricht eine solche mit hoher Wahrscheinlichkeit aus.
Algorithmen können helfen. Wie groß die Ursprungsmenge der Daten auch sein mag, Algorithmen schaffen Ordnung, wo mit bloßem Auge keine erkennbar ist. Sie sind lösungsorientiert. Sie finden den schnellsten Weg aus einem Labyrinth, die kürzeste Strecke zwischen zwei Orten oder durchsuchen eine Waschmaschine nach passenden Sockenpärchen. Einige hoffen sogar, dass sie Ordnungen finden, von der man vorher gar nicht wusste, dass es sie gibt.
Einige Menschen führen Buch über ihr Quantified Self, um nach versteckten Mustern im eigenen Leben, im kumulierten Ess-, Sport- oder Arbeitsverhalten zu forschen. Im Extremfall halten die Selftracker ihren Tagesablauf in Zwei-Minuten-Schritten fest und benutzen dazu kleine Eingabe- und Messgeräte. Die Hoffnung: Durch das Erkennen verborgener Zusammenhänge herausfinden, wie man effizienter, glücklicher und leistungsfähiger wird.
Shops wie Amazon versuchen das ebenfalls und sind tatsächlich relativ erfolgreich darin, den nächsten Kauf ihrer Kunden vorauszusagen – oder dem Kunden zumindest genau das zu empfehlen, was ihn in Versuchung führt, ihn also glücklich machen könnte.
